同志们：
在科技飞速发展的当下，人工智能已深度融入社会各领域，深刻改变着人们的生产生活方式。公安工作作为维护社会稳定的关键力量，如何借助科技手段提升工作效能，是我们面临的重要课题。今天，我们齐聚于此，召开DeepSeek深度应用警企专题座谈会，旨在探索如何将DeepSeek大模型更好地应用于公安业务，以科技赋能公安工作，提升**公安的现代化水平。接下来，我讲几点意见。
一、深化思想认识，筑牢科技兴警根基
（一）把握时代脉搏，顺应科技发展潮流。当今时代，科技革命和产业变革深入推进，大数据、人工智能、云计算等新技术日新月异。从国际形势看，全球警务智能化转型加速，先进国家纷纷将前沿科技应用于警务领域，提升警务效能与安全防范能力。据相关研究报告显示，在一些发达国家，人工智能辅助警务决策系统已使犯罪预测准确率提升30％以上。从国内发展态势看，我国高度重视数字中国建设，将科技创新作为国家发展战略的核心。公安工作作为国家治理体系的重要组成部分，必须紧跟时代步伐，积极拥抱科技变革。我们要深刻认识到，科技兴警是公安工作适应时代发展的必然选择，只有充分利用科技手段，才能在复杂多变的社会环境中更好地履行职责。
（二）聚焦实战需求，提升警务工作效能。公安工作面临着日益复杂的社会治安形势，传统警务模式在应对新型犯罪、海量信息处理等方面逐渐显露出局限性。以**区为例，随着经济的快速发展，人口流动加剧，各类案件呈现出智能化、多样化的特点。据统计，去年**区刑事案件中，涉及网络犯罪的比例较上一年增长了20％。这就迫切需要我们借助科技力量，提升警务工作的精准性和时效性。DeepSeek大模型具有强大的数据分析、智能研判和辅助决策能力，能够对海量警务数据进行快速处理和分析，为我们提供有价值的线索和决策依据。通过应用该模型，我们可以实现对犯罪趋势的精准预测、对重点人员的有效管控、对案件的快速侦破，从而极大地提升警务工作效能。
（三）强化责任担当，推动科技成果转化。科技兴警不仅是一项技术工作，更是一项政治任务。我们每一位公安民警都肩负着推动科技成果转化为现实战斗力的重要责任。要树立正确的科技应用理念，克服对新技术的畏难情绪和抵触心理，积极主动地学习和掌握科技知识，提高自身的科技素养和应用能力。各部门要加强协作配合，形成工作合力，共同推进DeepSeek大模型在公安工作中的深度应用。同时，要建立健全科技应用激励机制，对在科技应用工作中表现突出的单位和个人给予表彰奖励，激发广大民警参与科技兴警的积极性和主动性。
二、剖析现状短板，明确科技应用方向
（一）基础建设薄弱，制约模型应用效能。尽管近年来**公安在信息化建设方面取得了一定进展，但与先进地区相比，在硬件设施、网络带宽、数据存储等基础建设方面仍存在较大差距。部分基层派出所的计算机设备老化，运行速度慢，无法满足大数据处理和模型运算的需求。网络带宽不足，导致数据传输不畅，影响了模型的实时应用效果。此外，数据存储容量有限，难以存储和管理海量的警务数据，制约了DeepSeek大模型的训练和优化。我们必须加大对基础建设的投入，更新硬件设备，提升网络带宽，扩大数据存储容量，为模型应用提供坚实的基础支撑。
（二）数据质量不高，影响模型分析精度。数据是人工智能的基础，数据质量的高低直接影响模型的分析精度和应用效果。目前，**公安在数据采集、录入、整合等环节还存在一些问题。数据采集渠道较为分散，缺乏统一的标准和规范，导致数据格式不一致、信息不完整。部分民警在数据录入过程中不够严谨，存在错录、漏录等现象，影响了数据的准确性。同时，不同业务系统之间的数据共享和整合难度较大，形成了信息孤岛，无法为模型提供全面、准确的数据支持。我们要加强数据质量管理，建立完善的数据采集、录入、审核机制，规范数据标准，提高数据质量。加强数据整合与共享，打破信息壁垒，构建统一的警务数据资源库，为模型分析提供高质量的数据。
（三）人才储备不足，限制科技应用创新。科技应用离不开专业人才的支撑。当前，**公安队伍中既懂公安业务又懂科技知识的复合型人才相对匮乏。部分民警对新技术、新应用的理解和掌握程度不够，在实际工作中无法充分发挥DeepSeek大模型的优势。同时，由于缺乏专业的技术人才，在模型的维护、优化和二次开发等方面存在困难，难以根据实际工作需求对模型进行定制化改进。我们要加强人才队伍建设，通过内部培训、外部引进等方式，培养和吸引一批具有专业知识和实践经验的科技人才。鼓励民警参加各类科技培训和学术交流活动，拓宽视野，提升能力。建立科技人才激励机制，为人才成长和发展创造良好环境，推动科技应用创新。
（四）应用场景有限，未充分发挥模型优势。虽然我们已经开始探索DeepSeek大模型在公安工作中的应用，但目前应用场景还相对有限，主要集中在一些传统业务领域，如案件侦破、情报分析等。在社会治理、公共服务等方面的应用还不够深入，未能充分发挥模型的智能辅助决策、风险预警等优势。例如，在社区治安防控方面，我们尚未充分利用模型对社区人员流动、治安隐患等数据进行分析，实现精准防控。在交通管理方面，对模型在智能交通疏导、事故预测等方面的应用研究还不够。我们要进一步拓展应用场景，深入挖掘公安工作各领域的需求，探索模型在社会治理、公共服务等方面的创新应用，充分发挥其优势，提升公安工作的整体水平。
三、明确重点任务，推进科技深度融合
（一）强化基础建设，夯实科技应用根基。一是加大硬件设施投入。积极争取上级支持，加大对计算机设备、服务器、存储设备等硬件设施的更新换代力度。为基层民警配备高性能的办公设备，满足日常工作和模型运算需求。按照公安部相关标准，建设先进的数据中心，提高数据存储和处理能力。二是提升网络通信能力。优化公安网络架构，加大网络带宽扩容力度，确保数据传输的高速、稳定。推进5G技术在公安工作中的应用，实现移动警务终端与指挥中心的实时通信，提高现场执法和应急处置效率。加强网络安全防护，建立健全网络安全保障体系，确保公安网络和数据的安全。三是完善数据资源体系。加强数据采集工作，拓宽数据采集渠道，整合公安内部各业务系统数据，同时积极与政府部门、企事业单位等开展数据共享合作，获取更多外部数据资源。建立数据质量管控机制，加强数据清洗、审核和更新，确保数据的准确性、完整性和时效性。构建统一的数据资源库，实现数据的集中管理和共享应用。
（二）优化数据管理，提升数据质量水平。一是规范数据采集流程。制定统一的数据采集标准和规范，明确数据采集的内容、格式、方式和责任部门。加强对数据采集人员的培训，提高其业务水平和责任意识，确保采集的数据符合要求。建立数据采集质量监督机制，对数据采集工作进行定期检查和评估，及时发现和纠正问题。二是加强数据录入审核。建立严格的数据录入审核制度，明确数据录入人员和审核人员的职责。数据录入人员要认真核对录入数据，确保数据准确无误。审核人员要对录入数据进行严格审核，发现错误及时退回修改。加强对数据录入和审核工作的考核，将数据质量与个人绩效挂钩，提高数据录入和审核的质量。三是推进数据整合共享。打破部门之间的数据壁垒，建立数据共享协调机制，加强各业务系统之间的数据对接和整合。利用大数据技术，对分散在不同系统中的数据进行关联分析和挖掘，实现数据的深度应用。建立数据共享平台，为各部门提供便捷的数据查询和共享服务，提高数据的利用效率。
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